Rede de Colaboração Científica de Instituições Cubanas

Date: August 6, 2025

Colaboração científica como estratégia de soberania tecnológica

O gráfico abaixo representa a rede de colaboração institucional entre autores vinculados ao grupo BioCubaFarma, ao CECMED (órgão regulador cubano), e seus parceiros internacionais, com base em 219 artigos publicados entre 1997 e 2024.

Post: https://www.ipea.gov.br/cts/pt/central-de-conteudo/artigos/artigos/486-colaboracao-cientifica-o-caso-de-empresas-farmaceuticas-e-de-biotecnologia-cubanas?highlight=WyJ0dWxpbyJd

Metodologia

A rede foi construída a partir de dados extraídos das bases Web of Science e Scopus, utilizando:

  • Extração de coautorias por instituição
  • Agrupamento por par de instituições com contagem de frequência
  • Geração de um grafo não direcionado (networkx)
  • Detecção de comunidades modulares (greedy_modularity_communities)
  • Tamanhos dos nós e arestas ajustados conforme grau de colaboração

Destaques da rede

  • A rede é altamente concentrada em instituições cubanas, com BioCubaFarma, CIM, CIDEM, CIGB e CECMED no núcleo.
  • A Universidade de Havana, o Instituto de Inmunología Molecular (CIM) e o Finlay (IFV) aparecem como hubs centrais da ciência biomédica cubana.
  • Instituições da China, Espanha, Brasil e Estados Unidos formam núcleos periféricos, conectados por publicações coassinadas.

Parcerias internacionais

Segundo a análise:

  • China: colaboração intensa com universidades (Sichuan, Shanghai, Nanjing) e empresas (Olisynn Biotech, PRIMA Drug), com foco em vacinas e biotecnologia.
  • Brasil: 45 autores em 16 artigos, com destaque para a UFRGS, UFBA, UFSC, ANVISA e o Hospital Albert Einstein, atuando majoritariamente com o CIDEM.
  • Estados Unidos: coautorias com universidades como Arizona, Pittsburgh, e o Hospital de Cincinnati, apesar do embargo.

Código base (Python)

Code 
#!pip install openpyxl # install the module for reading excel files
import pandas as pd
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
import re
from adjustText import adjust_text  # Biblioteca para evitar sobreposição de textos
from networkx.algorithms import community  # Para detectar clusters

# 🔹 1. Carregar o DataFrame (substitua pelo nome do seu arquivo)
df = pd.read_excel("/content/drive/MyDrive/bibliometria_cuba/Cuba_Autores_Inst_20.xlsx")  # Substitua pelo seu arquivo

# 🔹 2. Filtrar apenas as colunas de instituições
instituicao_cols = [col for col in df.columns if "Instituicao" in col]

# 🔹 3. Criar uma lista com todas as instituições por artigo
instituicoes_lista = df[instituicao_cols].values.tolist()

# 🔹 4. Criar a matriz de colaboração entre instituições
coocorrencia = {}

for instituicoes in instituicoes_lista:
    unicas = list(set(filter(pd.notna, instituicoes)))  # Remover NaN e duplicatas
    for i in range(len(unicas)):
        for j in range(i + 1, len(unicas)):
            par = tuple(sorted([unicas[i], unicas[j]]))
            coocorrencia[par] = coocorrencia.get(par, 0) + 1

# 🔹 5. Criar o grafo de colaboração entre instituições
G = nx.Graph()

# Adicionar arestas com pesos
for (inst1, inst2), peso in coocorrencia.items():
    G.add_edge(inst1, inst2, weight=peso)

# 🔹 6. Detectar clusters (comunidades) na rede
clusters = community.greedy_modularity_communities(G)  # Método de detecção de comunidades

# 🔹 7. Função para extrair sigla entre parênteses ou aplicar quebra de linha
def extrair_sigla_ou_quebrar(texto, max_chars=30):
    """Se houver sigla entre parênteses, retorna a sigla. Caso contrário, quebra o texto."""
    match = re.search(r"\((.*?)\)", texto)
    if match:
        return match.group(1)  # Retornar apenas a sigla
    else:
        palavras = texto.split()
        linhas = []
        linha_atual = ""

        for palavra in palavras:
            if len(linha_atual) + len(palavra) + 1 > max_chars:
                linhas.append(linha_atual)
                linha_atual = palavra
            else:
                linha_atual += " " + palavra if linha_atual else palavra

        if linha_atual:
            linhas.append(linha_atual)

        return "\n".join(linhas)

# 🔹 8. Criar um novo gráfico de rede com melhorias
plt.figure(figsize=(14, 10))

# Ajustar tamanho dos nós com base no grau de colaboração
node_size = [G.degree(n) * 30 for n in G.nodes()]

# Ajustar espessura das arestas com base no peso da colaboração
edge_width = [G[u][v]['weight'] * 0.2 for u, v in G.edges()]

# Definir nova posição dos nós para melhor distribuição
pos = nx.spring_layout(G, k=0.30, seed=30)

# 🔹 9. Melhorias na visualização
nx.draw_networkx_edges(G, pos, alpha=0.2, width=edge_width, edge_color="#bb672d")
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=node_size, alpha=0.65, node_color="#bdcc23")

# 🔹 10. Selecionar nós para exibir rótulos
top_n_labels = 20  # Exibir as 25 instituições mais conectadas

# Adicionar 3 instituições de cada cluster para representatividade
labels = {}
top_nodes = sorted(G.degree, key=lambda x: x[1], reverse=True)[:top_n_labels]

# Adicionar os 25 nós mais conectados
for node, _ in top_nodes:
    labels[node] = extrair_sigla_ou_quebrar(node)

# Adicionar representantes dos clusters menores
for c in clusters:
    cluster_nodes = sorted(c, key=lambda x: G.degree(x), reverse=True)[:2]  # 3 principais de cada cluster
    for node in cluster_nodes:
        if node not in labels:  # Evitar duplicação de rótulos
            labels[node] = extrair_sigla_ou_quebrar(node)

# Criar rótulos como textos individuais (para ajuste automático)
texts = []
for node, text in labels.items():
    x, y = pos[node]
    texts.append(plt.text(x, y, text, fontsize=9, ha="center", va="center", color="black"))

# 🔹 11. Ajustar automaticamente os rótulos para evitar sobreposição
adjust_text(texts, arrowprops=dict(arrowstyle="-", color="gray", lw=0.3))

# 🔹 12. Exibição final
plt.title("Rede de Colaboração \nInstitucional", fontsize=14)
plt.savefig("/content/drive/MyDrive/bibliometria_cuba/rede_colab.png", dpi=300, bbox_inches="tight")
plt.show()

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